复制代码 代码如下:

/*

--注意：准备数据（可略过，非常耗时）

CREATE TABLE CHECK1_T1

(

ID INT,

C1 CHAR(8000)

)

CREATE TABLE CHECK1_T2

(

ID INT,

C1 CHAR(8000)

)

DECLARE @I INT

SET @I=1

WHILE @I<=10000

BEGIN

INSERT INTO CHECK1_T1 SELECT @I,'C1'

INSERT INTO CHECK1_T2 SELECT 10000+@I,'C1'

SET @I=@I+1

END

CREATE TABLE CHECK2_T1

(

ID INT,

C1 CHAR(8000)

)

DECLARE @I INT

SET @I=1

WHILE @I<=10000

BEGIN

INSERT INTO CHECK2_T1 SELECT @I,'C1'

SET @I=@I+1

END

INSERT INTO CHECK2_T1 VALUES(10001,'C2')

INSERT INTO CHECK2_T1 VALUES(10002,'C1')

CREATE TABLE CHECK3_T1

(

ID INT,

C1 CHAR(7000)

)

CREATE TABLE CHECK3_T2

(

ID INT,

C1 CHAR(7000)

)

DECLARE @I INT

SET @I=1

WHILE @I<=20000

BEGIN

IF @I%2 =0

BEGIN

INSERT INTO CHECK3_T1 SELECT @I,'C1'

END

ELSE

BEGIN

INSERT INTO CHECK3_T1 SELECT @I,'C2'

END

IF @I%100=0

BEGIN

INSERT INTO CHECK3_T2 SELECT @I,'C1'

INSERT INTO CHECK3_T2 SELECT @I+50000,'C2'

END

SET @I=@I+1

END

CREATE TABLE CHECK4_T1

(

ID INT,

C1 CHAR(500),

)

DECLARE @I INT

SET @I=1

WHILE @I<=500000

BEGIN

IF @I%100000 =0

BEGIN

INSERT INTO CHECK4_T1 SELECT @I,'C2'

END

ELSE

BEGIN

INSERT INTO CHECK4_T1 SELECT @I,'C1'

END

SET @I=@I+1

END

CREATE NONCLUSTERED INDEX NCIX_C1 ON CHECK4_T1(C1)

CREATE TABLE CHECK5_T1

(

ID INT,

C1 CHAR(10),

)

DECLARE @I INT

SET @I=1

WHILE @I<=10000

BEGIN

INSERT INTO CHECK5_T1 SELECT @I,'C1'

IF @I%2=0

BEGIN

INSERT INTO CHECK5_T1 SELECT @I,'C1'

END

SET @I=@I+1

END

*/

--=====================================

--1、 Union all 代替 Union

DBCC DROPCLEANBUFFERS

DBCC FREEPROCCACHE

--测试一：（26s） 执行计划：表扫描->排序->合并联接

SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T1 --1W条数据

UNION

SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T2 --1W条数据

--测试二： (4s) 执行计划：表扫描->表扫描串联

SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T1 --1W条数据

UNION ALL

SELECT ID,C1 FROM CHECK1_T2 --1W条数据

--总结：测试一中的union 排序和去重合并是相当耗时的，如果不要此功能，大数据时最好加上ALL

--=====================================

--2、 Exists 代替 Count(*)

DBCC DROPCLEANBUFFERS

DBCC FREEPROCCACHE

----测试一: （7s） 执行计划：表扫描-> 流聚合-> 计算矢量

DECLARE @COUNT INT

SELECT @COUNT=COUNT(*) FROM CHECK2_T1 WHERE C1='C1' --1W条数据

IF @COUNT>0

BEGIN

PRINT 'S'

END

----测试二: （0s） 执行计划：常量扫描/表扫描-> 嵌套循环-> 计算标量

IF EXISTS(SELECT 1 FROM CHECK2_T1 WHERE C1='C1') --1W条数据

BEGIN

PRINT 'S'

END

--总结：判断是否存在，用Exist即可，没必要用COUNT(*)将表的所有记录统计出来，扫描一次

--=====================================

--3、 IN（Select COL1 From Table）的代替方式

DBCC DROPCLEANBUFFERS

DBCC FREEPROCCACHE

--测试一： （3s）执行计划：表扫描 -> 哈希匹配

SELECT ID,C1 FROM CHECK3_T2 --400行

WHERE ID IN (SELECT ID FROM CHECK3_T1 WHERE C1='C1') --2W行

--测试二：（1s）执行计划：表扫描-> 并行度 -> 位图 -> 排序 -> 合并联接 -> 并行度

SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A

INNER JOIN CHECK3_T1 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'

--测试三：（3s）执行计划：表扫描-> 哈希匹配

SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A

WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM CHECK3_T1 B WHERE B.ID=A.ID AND B.C1='C1')

--总结：能用INNER JOIN 尽量用它，SQL SERVER在查询时会将关联表进行优化

--=====================================

--4、 Not Exists 代替 Not In

--测试一：（8s） 执行计划：表扫描-> 嵌套循环 -> 哈希匹配

SELECT ID,C1 FROM CHECK3_T1 --2W行

WHERE ID NOT IN (SELECT ID FROM CHECK3_T2 WHERE C1='C1') --400行

--测试二：（4s） 执行计划：表扫描-> 哈希匹配

SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A

WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM CHECK3_T2 B WHERE B.ID=A.ID AND B.C1='C1')

--总结：尽量不使用NOT IN ，因为会调用嵌套循环，建议使用NOT EXISTS代替NOT IN

--=====================================

--5、 避免在条件列上使用任何函数

DROP TABLE CHECK4_T1

CREATE NONCLUSTERED INDEX NCIX_C1 ON CHECK4_T1(C1) --加上非聚集索引

---测试一：（4s）执行计划： 索引扫描

SELECT * FROM CHECK4_T1 WHERE RTRIM(C1)='C2'

---测试二：（0s）执行计划： 索引查找

SELECT * FROM CHECK4_T1 WHERE C1='C2'

--总结：where条件里对索引字段使用了函数，会使索引查找变成索引扫描，从而查询效率大幅下降

--=====================================

--6、 用sp_executesql执行动态sql

DBCC DROPCLEANBUFFERS

DBCC FREEPROCCACHE

CREATE PROC UP_CHECK5_T1 (

@ID INT

)

AS

SET NOCOUNT ON

DECLARE @count INT,

@sql NVARCHAR(4000)

SET @sql = 'SELECT @count=count(*) FROM CHECK5_T1 WHERE ID = @ID'

EXEC sp_executesql @sql,

N'@count INT OUTPUT, @ID int',

@count OUTPUT,

@ID

PRINT @count

CREATE PROC UP_CHECK5_T2 (

@ID INT

)

AS

SET NOCOUNT ON

DECLARE @sql NVARCHAR(4000)

SET @sql = 'DECLARE @count INT;SELECT @count=count(*) FROM CHECK5_T1 WHERE ID = ' + CAST(@ID AS VARCHAR(10)) + ';PRINT @count'

EXEC(@sql)

---测试一:瞬时

DECLARE @N INT

SET @N=1

WHILE @N<=1000

BEGIN

EXEC UP_CHECK5_T1 @N

SET @N=@N+1

END

---测试二:2s

DECLARE @N INT

SET @N=1

WHILE @N<=1000

BEGIN

EXEC UP_CHECK5_T2 @N

SET @N=@N+1

END

CREATE CLUSTERED INDEX CIX_ID ON CHECK5_T1(ID)

DBCC DROPCLEANBUFFERS

DBCC FREEPROCCACHE

--查看缓存计划

SELECT a.size_in_bytes '占用字节数',

total_elapsed_time / execution_count '平均时间',

total_logical_reads / execution_count '逻辑读',

usecounts '重用次数',

SUBSTRING(d.text, (statement_start_offset / 2) + 1, ((CASE statement_end_offset

WHEN -1 THEN DATALENGTH(text)

ELSE statement_end_offset

END - statement_start_offset) / 2) + 1) '语句'

FROM sys.dm_exec_cached_plans a

CROSS apply sys.dm_exec_query_plan(a.plan_handle) c,

sys.dm_exec_query_stats b

CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(b.sql_handle) d

WHERE a.plan_handle = b.plan_handle

ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC;

--总结：通过执行下面缓存计划可以看出，第一种完全使用了缓存计划，查询达到了很好的效果；

--而第二种则将缓存计划浪费了，导致缓存很快被占满，这种做法是相当不可取的

--=====================================

--7、 Left Join 的替代法

--测试一 执行计划：表扫描 -> 哈希匹配

SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A --2W行

LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1' --400行

--测试二 执行计划：表扫描 -> 哈希匹配

SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A

RIGHT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE a.C1='C1'

--测试三 执行计划：表扫描 -> 哈希匹配

SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A

INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'

--总结：三条语句，在执行计划上完全一样，都是走的INNER JOIN的计划，

--因为测试一和测试二中，WHERE语句都包含了LEFT 和RIGHT表的字段，SQLSERVER若发现只要有这个表的字段，则会自动按照INNER JOIN进行处理

--补充测试：（1s）执行计划：表扫描-> 并行度 -> 位图 -> 排序 -> 合并联接 -> 并行度

SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T2 A --400行

INNER JOIN CHECK3_T1 B ON A.ID=B.ID WHERE A.C1='C1' --2W行

--总结：这里有一个比较有趣的地方，若主表和关联表数据差别很大时，走的执行计划走的另一条路

--=====================================

--8、 ON(a.id=b.id AND a.tag=3)

--测试一

SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A

INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID AND A.C1='C1'

--测试二

SELECT A.ID,A.C1 FROM CHECK3_T1 A

INNER JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE A.C1='C1'

--总结：内连接：无论是左表和右表的筛选条件都可以放到WHERE子句中

--测试一

SELECT A.ID,A.C1,B.C1 FROM CHECK3_T1 A

LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID AND B.C1='C1'

--测试二

SELECT A.ID,A.C1,B.C1 FROM CHECK3_T1 A

LEFT JOIN CHECK3_T2 B ON A.ID=B.ID WHERE B.C1='C1'

--总结：左外连接:当右表中的过滤条件放入ON子句后和WHERE子句后的结果不一样

--=====================================

--9、 赋值给变量，加Top 1

--测试一：（3s） 执行计划：表扫描

DECLARE @ID INT

SELECT @ID=ID FROM CHECK1_T1 WHERE C1='C1'

SELECT @ID

--测试二：（0s）执行计划：表扫描-> 前几行

DECLARE @ID INT

SELECT TOP 1 @ID=ID FROM CHECK1_T1 WHERE C1='C1'

SELECT @ID

--总结：给变量赋值最好都加上TOP 1，一从查询效率上增强，二为了准确性，若表CHECK1_T1有多个值，则会取最后一条记录赋给@ID

--=====================================

--10、 考虑是否适合用CASE语句

DECLARE @S INT=1

SELECT * FROM CHECK5_T1

WHERE C1=(CASE @S WHEN 1 THEN C1 ELSE 'C2' END)

SELECT * FROM CHECK5_T1

WHERE @S=1 OR C1='C2'

/*--=====================================

、检查语句是否需要Distinct. 执行计划：表扫描-> 哈希匹配-> 并行度-> 排序

select distinct c1 from CHECK3_T1

、禁用Select *，指定具体列名

select c1 from CHECK4_T1

select * from CHECK4_T1

、Insert into Table（*）,指定具体的列名

、Isnull,没有必要的时候不要对字段使用isnull，同样会产生无法有效利用索引的问题，

和避免在筛选列上使用函数同样的原理。

、嵌套子查询，加上查询条件，确保子查询的结果集最小

--=====================================*/